Visualization_Seaborn_and_Matplotlib
Tools - matplotlib
이 노트북은 matplotlib 라이브러리를 사용하여 아름다운 그래프를 그리는 방법을 보여줍니다.
이제현 주 : 원 코드가
pyplot기반으로 작성되었기에object oriented API를 추가하였습니다.pyplot은pandas같은 라이브러리와 함께 사용하며 그래프를 빠르게 그려보기 좋습니다. 그러나 코드의 가독성과 섬세한 제어는object oriented API(객체지향 인터페이스)방식이 더 유리하게 느껴집니다.
pyplot과object oriented API의 차이에 대해 상세히 알고 싶으시면 이 글을 참고하십시오
목차
</div> </div> </div>우선은 matplotlib 라이브러리를 임포트 해줘야 합니다.
import matplotlib
Matplotlib은 Tk, wxPython 등과 같이 다양한 그래픽 라이브러리를 기반으로 사용하여 그래프를 출력할 수 있습니다. 명령줄을 사용하여 Python을 실행하는 경우, 일반적으로 그래프는 별도의 윈도우 창에서 나타납니다. 주피터 노트북을 사용한다면, %matplotlib inline 이라는 magic command를 사용하여 노트북 속에서 그래프를 출력할 수 있습니다.
이제현 주:* 매직 명령어, 마술 명령어라고도 불리는 Magic command는 파이썬 코드를 실행하는 것이 아니라 주피터 노트북이나 Colab같은 IPython 커널 사용을 도와주는 명령입니다. 현재 작업 디렉토리를 확인하거나(%pwd) 작업 수행에 걸리는 시간을 확인할 수 있습니다(%timeit). 여기서는 matplotlib의 실행 결과를 노트북에 그대로 보여주도록 지정하고 있습니다(%matplotlib inline).
- magic command에 대해 자세히 알고 싶으면 이 글을 참고하세요.)
%matplotlib inline
# matplotlib.use("TKAgg") # 그래픽 백엔드로 Tk를 사용하고자 한다면, 이 코드를 사용하시기 바랍니다.
그러면 첫 번째 그래프를 그려보겠습니다! :)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 4, 9, 5, 3])
plt.show()
그렇습니다. 데이터 몇 개로 plot 함수를 호출한 다음, show 함수를 호출해주면 간단히 그래프를 그려볼 수 있습니다!
plot 함수에 단일 배열의 데이터가 주어진다면, 수직 축의 좌표로서 이를 사용하게 되며, 각 데이터의 배열상 색인(인덱스)을 수평 좌표로서 사용합니다. 두 개의 배열을 넣어줄 수도 있습니다: 그러면, 하나는 x 축에 대한것이며, 다른 하나는 y 축에 대한것이 됩니다:
이제현 주: 같은 그림을
object oriented API를 이용해 그려보겠습니다.object oriented API는 그래프의 각 부분을 객체로 지정하고 그리는 것으로, 다음과 같은 패턴을 가지고 있습니다. 아래 코드와 주석의# object oriented API부분은 이제현이 추가한 부분입니다.
object oriented API와 구분하기 위해 원본 코드에는#pyplot이라는 헤더를 달았습니다.)
fig, ax = plt.subplots()
# 2. ax 위에 그래프를 그립니다.
ax.plot([1, 2, 4, 9, 5, 3])
# 3. 그래프를 화면에 출력합니다.
plt.show()
이제현 주:
pyplot과 동일한 형태의 그래프가 그려집니다.fig,ax를 선언하느라 한 줄을 더 입력해야 한다는 불편함이 있지만ax객체가 있어 그래프를 제어하기 더 쉬워집니다.
- 많은 경우
fig, ax = plt.subplots()대신ax = plt.subplot()으로 해도 됩니다.- 그러나 fig 대상 명령(예. savefig)을 사용해야 할 때도 있고, 두 가지를 따로 외우려면 혼동이 되니 한 가지로 통일하는 것이 좋습니다.
plt.plot([-3, -2, 5, 0], [1, 6, 4, 3])
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-3, -2, 5, 0], [1, 6, 4, 3])
plt.show()
이번에는 수학적인 함수를 그려보겠습니다. NumPy의 linespace 함수를 사용하여 -2 ~ 2 범위에 속하는 500개의 부동소수로 구성된 x 배열을 생성합니다. 그 다음 x의 각 값의 거듭제곱된 값을 포함하는 y 배열을 생성합니다 (NumPy에 대하여 좀 더 알고 싶다면, NumPy 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다).
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 2, 500)
y = x**2
plt.plot(x, y)
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
그래프가 약간은 삭막해 보입니다. 타이틀과 x 및 y축에 대한 라벨, 그리고 모눈자를 추가적으로 그려보겠습니다.
plt.plot(x, y)
plt.title("Square function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y = x**2")
plt.grid(True) #모눈자
plt.show()
이제현 주 : object-oriented API는 축 이름과 같은 설정 명령어가
pyplot과 다소 다릅니다. 대체로 축 이름(label), 범위(limits) 등을 지정하는 명령어는set_대상(), 거꾸로 그래프에서 설정값을 가져오는 명령어는get_대상()으로 통일되어 있습니다.
- 개인적으로
pyplot의 명령어 체계보다object-oriented API의 체계를 선호합니다.
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title("Square function")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y = x**2")
ax.grid(True)
plt.show()
기본적으로 matplotlib은 바로 다음에 위치한(연이은) 데이터 사이에 선을 그립니다.
plt.plot([0, 100, 100, 0, 0, 100, 50, 0, 100], [0, 0, 100, 100, 0, 100, 130, 100, 0])
plt.axis([-10, 110, -10, 140])
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([0, 100, 100, 0, 0, 100, 50, 0, 100], [0, 0, 100, 100, 0, 100, 130, 100, 0])
ax.set_xlim(-10, 110)
ax.set_ylim(-10, 140)
# 그래프의 범위는 pyplot과 같이 ax.axis([-10, 110, -10, 140]) 으로 지정할 수 있습니다.
# 하지만 위와 같이 set_xlim, set_ylim을 사용해서 명시하는 것이 더 체계적으로 느껴집니다.
plt.show()
세 번째 파라미터를 지정하면 선의 스타일과 색상을 바꿀 수 있습니다. 예를 들어서 "g--"는 "초록색 파선"을 의미합니다.
예를 들어 아래와 같이 말이죠:
plt.plot([0, 100, 100, 0, 0], [0, 0, 100, 100, 0], "r-", [0, 100, 50, 0, 100], [0, 100, 130, 100, 0], "g--")
plt.axis([-10, 110, -10, 140])
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([0, 100, 100, 0, 0], [0, 0, 100, 100, 0], "r-", [0, 100, 50, 0, 100], [0, 100, 130, 100, 0], "g--")
ax.set_xlim(-10, 110)
ax.set_ylim(-10, 140)
plt.show()
또는 show를 호출하기 전 plot을 여러번 호출해도 가능합니다.
plt.plot([0, 100, 100, 0, 0], [0, 0, 100, 100, 0], "r-")
plt.plot([0, 100, 50, 0, 100], [0, 100, 130, 100, 0], "g--")
plt.axis([-10, 110, -10, 140])
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([0, 100, 100, 0, 0], [0, 0, 100, 100, 0], "r-")
ax.plot([0, 100, 50, 0, 100], [0, 100, 130, 100, 0], "g--")
ax.set_xlim(-10, 110)
ax.set_ylim(-10, 140)
plt.show()
선 대신에 간단한 점을 그려보는 것도 가능합니다. 아래는 초록색 파선, 빨강 점선, 파랑 삼각형의 예를 보여줍니다. 공식 문서에서 사용 가능한 스타일 및 색상의 모든 옵션을 확인해 볼 수 있습니다.
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
plt.plot(x, x, 'g--', x, x**2, 'r:', x, x**3, 'b^')
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
ax.plot(x, x, 'g--')
ax.plot(x, x**2, 'r:')
ax.plot(x, x**3, 'b^')
# 여러 그래프를 ax.plot(x, x, 'g--', x, x**2, 'r:', x, x**3, 'b^')과 같이 한 줄에 그릴 수도 있습니다.
# 그러나 이와 같이 따로 떼서 그리면 혼동을 방지할 수 있습니다.
# 이는 pyplot도 마찬가지입니다.
plt.show()
plot 함수는 Line2D객체로 구성된 리스트를 반환합니다 (각 객체가 각 선에 대응됩니다). 이 선들에 대한 추가적인 속성을 설정할 수도 있습니다. 가령 선의 두께, 스타일, 투명도 같은것의 설정이 가능합니다. 공식 문서에서 설정 가능한 모든 속성을 확인해볼 수 있습니다.
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
line1, line2, line3 = plt.plot(x, x, 'g--', x, x**2, 'r:', x, x**3, 'b^')
line1.set_linewidth(3.0) #선의굵기
line1.set_dash_capstyle("round") #스타일
line3.set_alpha(0.2) #투명도
plt.show()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
fig, ax = plt.subplots()
# plot을 나누어 그리면 어디에 어떤 설정이 적용되었는지 알아보기 편합니다.
# linewidth, alpha와 같은 line style도 plot() 안에 넣으면 혼동을 방지할 수 있습니다.
line1 = ax.plot(x, x, 'g--', linewidth=3, dash_capstyle='round')
line2 = ax.plot(x, x**2, 'r:')
line3 = ax.plot(x, x**3, 'b^', alpha=0.2)
plt.show()
그림 저장
그래프를 그림파일로 저장하는 방법은 간단합니다. 단순히 파일이름을 지정하여 savefig 함수를 호출해 주기만 하면 됩니다. 가능한 이미지 포맷은 사용하는 그래픽 백엔드에 따라서 지원 여부가 결정됩니다.
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
plt.plot(x, x**2)
plt.savefig("my_square_function.png", transparent=True)
부분 그래프 (subplot)
matplotlib는 하나의 그림(figure)에 여러개의 부분 그래프를 포함할 수 있습니다. 이 부분 그래프는 격자 형식으로 관리됩니다. subplot 함수를 호출하여 부분 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 때 격자의 행/열의 수 및 그래프를 그리고자 하는 부분 그래프의 색인을 파라미터로서 지정해줄 수 있습니다 (색인은 1부터 시작하며, 좌->우, 상단->하단의 방향입니다).
pyplot은 현재 활성화된 부분 그래프를 계속해서 추적합니다 (plt.gca()를 호출하여 해당 부분 그래프의 참조를 얻을 수 있습니다). 따라서,plot함수를 호출할 때 활성화된 부분 그래프에 그림이 그려지게 됩니다.이제현 주 :
object oriented API방식에서는 그래프를 그리기 전에 먼저 틀을 잡아둡니다. 그래프를 그릴 때 사전에 정의된 영역 중 어디에 그래프를 그릴지 지정하는 방식입니다.pyplot의plt.gca()가 바로 object oriented API의axes입니다.
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
# subplot(2,2,1)은 subplot(221)로 축약할 수 있습니다.
plt.subplot(2, 2, 1) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 첫 번째 부분 그래프 = 좌측 상단
plt.plot(x, x)
plt.subplot(2, 2, 2) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 두 번째 부분 그래프 = 우측 상단
plt.plot(x, x**2)
plt.subplot(2, 2, 3) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 세 번째 부분 그래프 = 좌측 하단
plt.plot(x, x**3)
plt.subplot(2, 2, 4) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 네 번째 부분 그래프 = 우측 하단
plt.plot(x, x**4)
plt.show()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 순서대로 row의 갯수, col의 갯수입니다. nrows=2, cols=2로 지정할 수도 있습니다.
# plot위치는 ax[row, col] 또는 ax[row][col]로 지정합니다.
ax[0, 0].plot(x, x) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 첫 번째 부분 그래프 = 좌측 상단
ax[0, 1].plot(x, x**2) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 두 번째 부분 그래프 = 우측 상단
ax[1, 0].plot(x, x**3) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 세 번째 부분 그래프 = 좌측 하단
ax[1, 1].plot(x, x**4) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 네 번째 부분 그래프 = 우측 하단
plt.show()
격자의 여러 영역으로 확장된 부분 그래프를 생성하는 것도 쉽습니다:
plt.subplot(2, 2, 1) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 첫 번째 부분 그래프 = 좌측 상단
plt.plot(x, x)
plt.subplot(2, 2, 2) # 2 행 2 열 크기의 격자 중 두 번째 부분 그래프 = 우측 상단
plt.plot(x, x**2)
plt.subplot(2, 1, 2) # 2행 *1* 열의 두 번째 부분 그래프 = 하단
# 2행 1열 크기의 그래프가 두 개 그려질 수 있지만,
# 상단 부분은 이미 두 개의 부분 그래프가 차지하였다.
# 따라서, 두 번째 부분 그래프로 지정함
plt.plot(x, x**3)
plt.show()
grid = plt.GridSpec(2, 2) # 2행 2열 크기의 격?자를 준비합니다.
ax1 = plt.subplot(grid[0, 0]) # 2행 2열 크기의 격자 중 첫 번째 부분 그래프 = 좌측 상단
ax2 = plt.subplot(grid[0, 1]) # 2행 2열 크기의 격자 중 두 번째 부분 그래프 = 우측 상단
ax3 = plt.subplot(grid[1, 0:]) # 2행 *1*열의 두 번째 부분 그래프 = 하단
# 범위를 [1, 0:]으로 설정하여 2행 전체를 지정함.
ax1.plot(x, x)
ax2.plot(x, x**2)
ax3.plot(x, x**3)
plt.show()
보다 복잡한 부분 그래프의 위치 선정이 필요하다면, subplot2grid를 대신 사용할 수 있습니다. 격자의 행과 열의 번호 및 격자에서 해당 부분 그래프를 그릴 위치를 지정해줄 수 있습니다 (좌측상단 = (0,0). 또한 몇 개의 행/열로 확장되어야 하는지도 추가적으로 지정할 수 있습니다. 아래는 그에 대한 예를 보여줍니다:
plt.subplot2grid((3,3), (0, 0), rowspan=2, colspan=2)
plt.plot(x, x**2)
plt.subplot2grid((3,3), (0, 2))
plt.plot(x, x**3)
plt.subplot2grid((3,3), (1, 2), rowspan=2)
plt.plot(x, x**4)
plt.subplot2grid((3,3), (2, 0), colspan=2)
plt.plot(x, x**5)
plt.show()
gridsize = (3, 3) # 2행 2열 크기의 격자를 준비합니다.
ax1 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,0), rowspan=2, colspan=2)
ax2 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,2))
ax3 = plt.subplot2grid(gridsize, (1,2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid(gridsize, (2,0), colspan=2)
ax1.plot(x, x**2)
ax2.plot(x, x**3)
ax3.plot(x, x**4)
ax4.plot(x, x**5)
plt.show()
보다 유연한 부분그래프 위치선정이 필요하다면, GridSpec 문서를 확인해 보시길 바랍니다.
여러개의 그림 (figure)
여러개의 그림을 그리는것도 가능합니다. 각 그림은 하나 이상의 부분 그래프를 가질 수 있습니다. 기본적으로는 matplotlib이 자동으로 figure(1)을 생성합니다. 그림간 전환을 할 때, pyplot은 현재 활성화된 그림을 계속해서 추적합니다 (이에대한 참조는 plt.gcf()의 호출로 알 수 있습니다). 또한 활성화된 그림의 활성화된 부분 그래프가 현재 그래프가 그려질 부분 그래프가 됩니다.
이제현 주 :
object oriented API에서는 실행 순이 아니라 객체를 중심으로 명령을 실행합니다. 다른 그림을 그리다가 앞서 그림을 추가할 때pyplot에서plt.figure()명령으로 위 그림을 호출하는 대신object oriented API는 목표Axes를 지정하여 추가합니다.
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x, x**2)
plt.title("Square and Cube")
plt.subplot(212)
plt.plot(x, x**3)
plt.figure(2, figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.plot(x, x**4)
plt.title("y = x**4")
plt.subplot(122)
plt.plot(x, x**5)
plt.title("y = x**5")
plt.figure(1) # 그림 1로 돌아가며, 활성화된 부분 그래프는 212 (하단)이 됩니다
plt.plot(x, -x**3, "r:")
plt.show()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 30)
fig1, ax1 = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
ax1[0].plot(x, x**2)
ax1[0].set_title("Square and Cube")
ax1[1].plot(x, x**3)
fig2, ax2 = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
ax2[0].plot(x, x**4)
ax2[0].set_title("y = x**4")
ax2[1].plot(x, x**5)
ax2[1].set_title("y = x**5")
ax1[1].plot(x, -x**3, "r:") # 그림 1로 돌아가며, 활성화된 부분 그래프는 ax1[1] (하단)이 됩니다.
plt.show()
Pyplot의 상태 머신: 암시적 vs 명시적
지금까지 현재의 활성화된 부분 그래프를 추적하는 Pyplot의 상태 머신을 사용했었습니다. plot 함수를 호출할 때마다 pyplot은 단지 현재 활성화된 부분 그래프에 그림을 그립니다. 그리고 plot 함수를 호출 할 때, 그림 및 부분 그래프가 아직 존재하지 않는다면 이들을 만들어내는 마법같은(?) 작업도 일부 수행합니다. 이는 주피터와 같은 대화식의 환경에서 편리합니다.
그러나 프로그램을 작성하는 것이라면, 명시적인 것이 암시적인것 보다 더 낫습니다. 명시적인 코드는 일반적으로 디버깅과 유지보수가 더 쉽습니다. 이 말에 동의하지 않는다면, Python 젠(Zen)의 두 번째 규칙을 읽어보시기 바랍니다.
import this
아름다움이 추한 것보다 낫다.
명확함이 함축된 것보다 낫다.
단순함이 복잡한 것보다 낫다.
복잡함이 난해한 것보다 낫다.
단조로움이 중접된 것보다 낫다.
여유로움이 밀집된 것보다 낫다.
가독성은 중요하다.
비록 실용성이 이상을 능가한다 하더라도 규칙을 깨야할 정도로 특별한 경우란 없다.
알고도 침묵하지 않는 한 오류는 결코 조용히 지나가지 않는다.
모호함을 마주하고 추측하려는 유혹을 거절하라. 비록 당신이 우둔해서 처음에는 명백해 보이지 않을 수도 있겠지만 문제를 해결할 하나의 - 바람직하고 유일한 - 명백한 방법이 있을 것이다.
비록 하지않는 것이 지금 하는 것보다 나을 때도 있지만 지금 하는 것이 전혀 안하는 것보다 낫다.
설명하기 어려운 구현이라면 좋은 아이디어가 아니다. 쉽게 설명할 수 있는 구현이라면 좋은 아이디어일 수 있다. 네임스페이스는 정말 대단한 아이디어다. -- 자주 사용하자!
from 출처
다행히도 Pyplot은 상태 머신을 완전히 무시할 수 있게끔 해 줍니다. 따라서 아름다운 명시적 코드를 작성하는것이 가능하죠. 간단히 subplots 함수를 호출해서 반환되는 figure 객체 및 축의 리스트를 사용하면 됩니다*. 마법은 더 이상 없습니다!
이제현 주:* 여기서 설명하는 부분이
matplotlib의object oriented API(객체지향 인터페이스)입니다. 아래는 이에 대한 예 입니다:
x = np.linspace(-2, 2, 200)
fig1, (ax_top, ax_bottom) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
fig1.set_size_inches(10,5)
line1, line2 = ax_top.plot(x, np.sin(3*x**2), "r-", x, np.cos(5*x**2), "b-")
line3, = ax_bottom.plot(x, np.sin(3*x), "r-")
ax_top.grid(True)
fig2, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x, x**2)
plt.show()
일관성을 위해서 이 튜토리얼의 나머지 부분에서는 pyplot의 상태 머신을 계속해서 사용할 것입니다. 그러나 프로그램에서는 객체지향 인터페이스의 사용을 권장하고 싶습니다.
Pylab vs Pyplot vs Matplotlib
pylab, pyplot, matplotlib 간의 관계에대한 혼동이 있습니다. 그러나 이들의 관계는 매우 단순합니다: matplotlib은 완전한 라이브러리이며, pylab 및 pyplot을 포함한 모든것을 가지고 있습니다.
Pyplot은 그래프를 그리기위한 다양한 도구를 제공합니다. 여기에는 내부적인 객체지향적인 그래프 그리기 라이브러리에 대한 상태 머신 인터페이스도 포함됩니다.
Pylab은 mkatplotlib.pyplot 및 NumPy를 단일 네임스페이스로 임포트하는 편리성을 위한 모듈입니다. 인터넷에 떠도는 pylab을 사용하는 여러 예제를 보게 될 것입니다. 그러나 이는 더이상 권장되는 사용방법은 아닙니다 (왜냐하면 명시적인 임포트가 암시적인것 보다 더 낫기 때문입니다).
이제현 주 :* Pylab, Pyplot, Object oriented API의 관계는 여기를 참고하십시오
텍스트 그리기
text 함수를 호출하여 텍스트를 그래프의 원하는 위치에 추가할 수 있습니다. 출력을 원하는 텍스트와 수평 및 수직 좌표를 지정하고, 추가적으로 몇 가지 속성을 지정해 주기만 하면 됩니다. matplotlib의 모든 텍스트는 TeX 방정식 표현을 포함할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
x = np.linspace(-1.5, 1.5, 30)
px = 0.8
py = px**2
plt.plot(x, x**2, "b-", px, py, "ro")
plt.text(0, 1.5, "Square function\n$y = x^2$", fontsize=20, color='blue', horizontalalignment="center")
plt.text(px - 0.08, py, "Beautiful point", ha="right", weight="heavy")
plt.text(px, py, "x = %0.2f\ny = %0.2f"%(px, py), rotation=50, color='gray')
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x**2, "b-")
ax.plot(px, py, "ro")
ax.text(0, 1.5, "Square function\n$y = x^2$", fontsize=20, color='blue', horizontalalignment="center")
ax.text(px - 0.08, py, "Beautiful point", ha="right", weight="heavy")
ax.text(px, py, "x = %0.2f\ny = %0.2f"%(px, py), rotation=50, color='gray')
plt.show()
- 알아둘 것:
ha는horizontalalignment(수평정렬)의 이명 입니다.
더 많은 텍스트 속성을 알고 싶다면, 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
아래 그래프의 "beautiful point" 같은 텍스트 처럼, 그래프의 요소에 주석을 다는것은 꽤 흔한 일입니다. annotate 함수는 이를 쉽게 할 수 있게 해 줍니다: 관심있는 부분의 위치를 지정하고, 텍스트의 위치를 지정합니다. 그리고 텍스트 및 화살표에 대한 추가적인 속성도 지정해줄 수 있습니다.
plt.plot(x, x**2, px, py, "ro")
plt.annotate("Beautiful point", xy=(px, py), xytext=(px-1.3,py+0.5),
color="green", weight="heavy", fontsize=14,
arrowprops={"facecolor": "lightgreen"})
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x**2, px, py, "ro")
ax.annotate("Beautiful point", xy=(px, py), xytext=(px-1.3,py+0.5),
color="green", weight="heavy", fontsize=14,
arrowprops={"facecolor": "lightgreen"})
plt.show()
bbox 속성을 사용하면, 텍스트를 포함하는 사각형을 그려볼 수도 있습니다:
plt.plot(x, x**2, px, py, "ro")
bbox_props = dict(boxstyle="rarrow,pad=0.3", ec="b", lw=2, fc="lightblue")
plt.text(px-0.2, py, "Beautiful point", bbox=bbox_props, ha="right")
bbox_props = dict(boxstyle="round4,pad=1,rounding_size=0.2", ec="black", fc="#EEEEFF", lw=5)
plt.text(0, 1.5, "Square function\n$y = x^2$", fontsize=20, color='black', ha="center", bbox=bbox_props)
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x**2)
ax.plot(px, py, "ro")
bbox_props = dict(boxstyle="rarrow,pad=0.3", ec="b", lw=2, fc="lightblue")
ax.text(px-0.2, py, "Beautiful point", bbox=bbox_props, ha="right")
bbox_props = dict(boxstyle="round4,pad=1,rounding_size=0.2", ec="black", fc="#EEEEFF", lw=5)
ax.text(0, 1.5, "Square function\n$y = x^2$", fontsize=20, color='black', ha="center", bbox=bbox_props)
plt.show()
재미를 위해서 xkcd 스타일의 그래프를 그려보고 싶다면, with plt.xkcd() 섹션 블록을 활용할 수도 있습니다:
with plt.xkcd():
plt.plot(x, x**2, px, py, "ro")
bbox_props = dict(boxstyle="rarrow,pad=0.3", ec="b", lw=2, fc="lightblue")
plt.text(px-0.2, py, "Beautiful point", bbox=bbox_props, ha="right")
bbox_props = dict(boxstyle="round4,pad=1,rounding_size=0.2", ec="black", fc="#EEEEFF", lw=5)
plt.text(0, 1.5, "Square function\n$y = x^2$", fontsize=20, color='black', ha="center", bbox=bbox_props)
plt.show()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 50)
plt.plot(x, x**2, "r--", label="Square function")
plt.plot(x, x**3, "g-", label="Cube function")
plt.legend(loc="best")
plt.grid(True)
plt.show()
x = np.linspace(-1.4, 1.4, 50)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x**2, "r--", label="Square function")
ax.plot(x, x**3, "g-", label="Cube function")
ax.legend(loc="best")
ax.grid(True)
plt.show()
x = np.linspace(0.1, 15, 500)
y = x**3/np.exp(2*x)
plt.figure(1)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.title('linear')
plt.grid(True)
plt.figure(2)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.title('log')
plt.grid(True)
plt.figure(3)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.title('logit')
plt.grid(True)
plt.figure(4)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale('symlog', linthreshy=0.05)
plt.title('symlog')
plt.grid(True)
plt.show()
x = np.linspace(0.1, 15, 500)
y = x**3/np.exp(2*x)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y)
ax1.set_yscale('linear')
ax1.set_title('linear')
ax1.grid(True)
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.plot(x, y)
ax2.set_yscale('log')
ax2.set_title('log')
ax2.grid(True)
fig3, ax3 = plt.subplots()
ax3.plot(x, y)
ax3.set_yscale('logit')
ax3.set_title('logit')
ax3.grid(True)
fig4, ax4 = plt.subplots()
ax4.plot(x, y - y.mean())
ax4.set_yscale('symlog', linthreshy=0.05)
ax4.set_title('symlog')
ax4.grid(True)
plt.show()
틱과 틱커 (Ticks and tickers)
각 축에는 "틱(ticks)"이라는 작은 표시가 있습니다. 정확히 말하자면, "틱"은 표시(예. (-1, 0, 1))의 위치"이며, 틱 선은 그 위치에 그려지는 작은 선입니다. 또한 "틱 라벨"은 틱 선 옆에 그려지는 라벨이며, "틱커"는 틱의 위치를 결정하는 객체 입니다. 기본적인 틱커는 ~5 에서 8 틱을 위치시키는데 꽤 잘 작동합니다. 즉, 틱 서로간에 적당한 거리를 표현합니다.
하지만, 가끔은 좀 더 이를 제어할 필요가 있습니다 (예. 위의 로짓 그래프에서는 너무 많은 틱 라벨이 있습니다). 다행히도 matplotlib은 틱을 완전히 제어하는 방법을 제공합니다. 심지어 보조 눈금(minor tick)을 활성화 할 수도 있습니다.
# 이제현 주: 사실상 object oriented API 입니다.
x = np.linspace(-2, 2, 100)
plt.figure(1, figsize=(15,10))
plt.subplot(131)
plt.plot(x, x**3)
plt.grid(True)
plt.title("Default ticks")
ax = plt.subplot(132)
plt.plot(x, x**3)
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(-2, 2, 1))
plt.grid(True)
plt.title("Manual ticks on the x-axis")
ax = plt.subplot(133)
plt.plot(x, x**3)
plt.minorticks_on()
ax.tick_params(axis='x', which='minor', bottom='off')
ax.xaxis.set_ticks([-2, 0, 1, 2])
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(-5, 5, 1))
ax.yaxis.set_ticklabels(["min", -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, "max"])
plt.title("Manual ticks and tick labels\n(plus minor ticks) on the y-axis")
plt.grid(True)
plt.show()
# 위 pyplot 예제는 사실상 object oriented API 입니다.
# 여기에서는 같은 기능을 더 단순한 코드로 구현하였습니다
x = np.linspace(-2, 2, 100)
fig, ax = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 10))
ax[0].plot(x, x**3)
ax[0].grid(True)
ax[0].set_title("Default ticks")
ax[1].plot(x, x**3)
ax[1].grid(True)
ax[1].set_xticks(np.arange(-2, 2, 1))
ax[1].set_title("Manual ticks on the x-axis")
ax[2].plot(x, x**3)
ax[2].grid(True)
ax[2].minorticks_on()
ax[2].set_xticks([-2, 0, 1, 2], minor=False)
ax[2].set_yticks(np.arange(-5, 5, 1))
ax[2].set_yticklabels(["min", -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, "max"])
ax[2].set_title("Manual ticks and tick labels\n(plus minor ticks) on the y-axis")
plt.show()
극좌표계의 투영 (Polar projection)
극좌표계 그래프를 그리는 것은 매우 간단합니다. 부분 그래프를 생성할 때 projection 속성을 "polar"로 설정해 주기만 하면 됩니다.
이제현 주:
object oriented API는 일반적으로plt.subplots()로Figure와Axes객체를 동시에 생성합니다.plt.subplots()는projection속성을 가지고 있지 않습니다.
- 따라서
projection을 사용할 때는plt.figure()로Figure객체를 먼저 생성한 후plt.subplot()이나plt.add_subplot()으로Axes객체를 추가해 주거나,fig.subplots()안에subplot_kw=={'polar':True}로 지정해 주어야 합니다.
radius = 1
theta = np.linspace(0, 2*np.pi*radius, 1000)
plt.subplot(111, projection='polar')
plt.plot(theta, np.sin(5*theta), "g-")
plt.plot(theta, 0.5*np.cos(20*theta), "b-")
plt.show()
radius = 1
theta = np.linspace(0, 2*np.pi*radius, 1000)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
# 또는, subplot_kw 를 이용해서 polar plot으로 설정합니다.
# fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'polar':True})
ax.plot(theta, np.sin(5*theta), "g-")
ax.plot(theta, 0.5*np.cos(20*theta), "b-")
plt.show()
# 이제현 주: 사실상 object oriented API 입니다.
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
figure = plt.figure(1, figsize = (12, 4))
subplot3d = plt.subplot(111, projection='3d') # 이제현 주: Axes 객체입니다.
surface = subplot3d.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=matplotlib.cm.coolwarm, linewidth=0.1)
plt.show()
동일한 데이터를 출력하는 또 다른 방법은 등고선도(contour plot)를 이용하는 것입니다.
plt.contourf(X, Y, Z, cmap=matplotlib.cm.coolwarm)
plt.colorbar()
plt.show()
# 이제현 주: 종종 object oriented API가 pyplot보다 불편할 때가 있습니다.
# contour plot의 colorbar는 무엇을 대상으로 할 지를 인자로 전달해야 합니다.
fig, ax = plt.subplots()
contour = ax.contourf(X, Y, Z, cmap=matplotlib.cm.coolwarm)
plt.colorbar(contour)
plt.show()
단순히 각 점에 대한 x 및 y 좌표를 제공하면 산점도를 그릴 수 있습니다.
from numpy.random import rand
x, y = rand(2, 100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
from numpy.random import rand
x, y = rand(2, 100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
plt.show()
부수적으로 각 점의 크기를 정할 수도 있습니다.
x, y, scale = rand(3, 100)
scale = 500 * scale ** 5
plt.scatter(x, y, s=scale)
plt.show()
x, y, scale = rand(3, 100)
scale = 500 * scale ** 5
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=scale)
plt.show()
마찬가지로 여러 속성을 설정할 수 있습니다. 가령 테두리 및 모양의 내부 색상, 그리고 투명도와 같은것의 설정이 가능합니다.
for color in ['red', 'green', 'blue']:
n = 100
x, y = rand(2, n)
scale = 500.0 * rand(n) ** 5
plt.scatter(x, y, s=scale, c=color, alpha=0.3, edgecolors='blue')
plt.grid(True)
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
for color in ['red', 'green', 'blue']:
n = 100
x, y = rand(2, n)
scale = 500.0 * rand(n) ** 5
ax.scatter(x, y, s=scale, c=color, alpha=0.3, edgecolors='blue')
ax.grid(True)
plt.show()
from numpy.random import randn
def plot_line(axis, slope, intercept, **kargs):
xmin, xmax = axis.get_xlim()
plt.plot([xmin, xmax], [xmin*slope+intercept, xmax*slope+intercept], **kargs)
x = randn(1000)
y = 0.5*x + 5 + randn(1000)*2
plt.axis([-2.5, 2.5, -5, 15])
plt.scatter(x, y, alpha=0.2)
plt.plot(1, 0, "ro")
plt.vlines(1, -5, 0, color="red")
plt.hlines(0, -2.5, 1, color="red")
plot_line(axis=plt.gca(), slope=0.5, intercept=5, color="magenta")
plt.grid(True)
plt.show()
from numpy.random import randn
# Axis를 인자로 전달하여 함수 연산과 시각화를 수행합니다.
def plot_line(axis, slope, intercept, **kargs):
xmin, xmax = axis.get_xlim()
axis.plot([xmin, xmax], [xmin*slope+intercept, xmax*slope+intercept], **kargs)
x = randn(1000)
y = 0.5*x + 5 + randn(1000)*2
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(-2.5, 2.5)
ax.set_ylim(-5, 15)
ax.scatter(x, y, alpha=0.2)
ax.plot(1, 0, "ro")
ax.vlines(1, -5, 0, color="red")
ax.hlines(0, -2.5, 1, color="red")
plot_line(axis=ax, slope=0.5, intercept=5, color="magenta")
ax.grid(True)
plt.show()
data = [1, 1.1, 1.8, 2, 2.1, 3.2, 3, 3, 3, 3]
plt.subplot(211)
plt.hist(data, bins = 10, rwidth=0.8)
plt.subplot(212)
plt.hist(data, bins = [1, 1.5, 2, 2.5, 3], rwidth=0.95)
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
data = [1, 1.1, 1.8, 2, 2.1, 3.2, 3, 3, 3, 3]
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].hist(data, bins = 10, rwidth=0.8)
ax[1].hist(data, bins = [1, 1.5, 2, 2.5, 3], rwidth=0.95)
ax[1].set_xlabel("Value")
ax[1].set_ylabel("Frequency")
plt.show()
data1 = np.random.randn(400)
data2 = np.random.randn(500) + 3
data3 = np.random.randn(450) + 6
data4a = np.random.randn(200) + 9
data4b = np.random.randn(100) + 10
plt.hist(data1, bins=5, color='g', alpha=0.75, label='bar hist') # default histtype='bar'
plt.hist(data2, color='b', alpha=0.65, histtype='stepfilled', label='stepfilled hist')
plt.hist(data3, color='r', histtype='step', label='step hist')
plt.hist((data4a, data4b), color=('r','m'), alpha=0.55, histtype='barstacked', label=('barstacked a', 'barstacked b'))
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
data1 = np.random.randn(400)
data2 = np.random.randn(500) + 3
data3 = np.random.randn(450) + 6
data4a = np.random.randn(200) + 9
data4b = np.random.randn(100) + 10
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(data1, bins=5, color='g', alpha=0.75, label='bar hist') # default histtype='bar'
ax.hist(data2, color='b', alpha=0.65, histtype='stepfilled', label='stepfilled hist')
ax.hist(data3, color='r', histtype='step', label='step hist')
ax.hist((data4a, data4b), color=('r','m'), alpha=0.55, histtype='barstacked', label=('barstacked a', 'barstacked b'))
ax.set_xlabel("Value")
ax.set_ylabel("Frequency")
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.show()
이미지
matplotlib에서의 이미지 불러오기, 생성하기, 화면에 그리기는 꽤 간단합니다.
이미지를 불러오려면 matplotlib.image 모듈을 임포트하고, 파일이름을 지정한 imread 함수를 호출해 주면 됩니다. 그러면 이미지 데이터가 NumPy의 배열로서 반환됩니다. 앞서 저장했던 my_square_function.png 이미지에 대하여 이를 수행해 보겠습니다.
이제현 주 : 이미지 단독 출력은
pyplot과object oriented API사이에 별 차이가 없습니다.Axes를 지정해서 출력하는 것이 다를 뿐입니다.
pyplot과의 중복성이 강하지만 익숙해지는 차원에서object oriented API를 함께 도시합니다.
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('my_square_function.png')
print(img.shape, img.dtype)
288x432 크기의 이미지를 불러왔습니다. 각 픽셀은 0~1 사이의 32비트 부동소수 값인 4개의 요소(빨강, 초록, 파랑, 투명도)로 구성된 배열로 표현됩니다. 이번에는 imshow함수를 호출해 보겠습니다:
plt.imshow(img)
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)
plt.show()
허허허... 이미지 출력에 포함된 축을 숨기고 싶다면 아래와 같이 축을 off 시켜줄 수 있습니다:
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)
ax.axis('off')
plt.show()
여러분만의 이미지를 생성하는것도 마찬가지로 간단합니다:
img = np.arange(100*100).reshape(100, 100)
print(img)
plt.imshow(img)
plt.show()
img = np.arange(100*100).reshape(100, 100)
print(img)
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)
plt.show()
RGB 수준을 제공하지 않는다면, imshow 함수는 자동으로 값을 색그래디언트에 매핑합니다. 기본적인 동작에서의 색그래디언트는 파랑(낮은 값) 에서 빨강(높은 값)으로 움직입니다. 하지만 아래와 같이 다른 색상맵을 선택할 수도 있습니다:
plt.imshow(img, cmap="hot")
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, cmap="hot")
plt.show()
RGB 이미지를 직접적으로 생성하는것 또한 가능합니다:
img = np.empty((20,30,3))
img[:, :10] = [0, 0, 0.6]
img[:, 10:20] = [1, 1, 1]
img[:, 20:] = [0.6, 0, 0]
plt.imshow(img, interpolation='bilinear')
plt.show()
img = np.empty((20,30,3))
img[:, :10] = [0, 0, 0.6]
img[:, 10:20] = [1, 1, 1]
img[:, 20:] = [0.6, 0, 0]
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, interpolation='bilinear')
plt.show()
img 배열이 매우 작기 때문에 (20x30), imshow 함수는 이미지를 figure 크기에 맞도록 늘려버린채 출력합니다. 이러한 늘리기의 기본 동작은 쌍선형 보간법(bilinear interpolation)을 사용하여 추가된 픽셀을 매꿉니다. 테두리가 흐릿한 이유입니다.
다른 보간법 알고리즘을 선택할 수도 있습니다. 가령 아래와 같이 근접 픽셀을 복사하는 방법이 있습니다:
이제현 주 : 위 코드의
ax.imshow(img, interpolation='bilinear')부분은 원문에서ax.imshow(img)로 되어 있습니다.matplotlib2.0 이전에는interpolation='bilinear'가 기본값이기 때문에 경계선이 흐려지는 문제가 있었습니다.
- 그러나 이후
interpolation='nearest'로 기본값이 변경되어 흐려지는 문제가 더 이상 발생하지 않습니다.- 자세한 사항은 이 글을 참고하십시오.
plt.imshow(img, interpolation="nearest")
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, interpolation="nearest")
plt.show()
import matplotlib.animation as animation
matplotlib.rc('animation', html='jshtml')
다음의 예는 데이터를 생성하는것으로 시작됩니다. 그 다음, 빈 그래프를 생성하고, 애니메이션을 그릴 매 프레임 마다 호출될 갱신(update) 함수를 정의합니다. 마지막으로, FuncAnimation 인스턴스를 생성하여 그래프에 애니메이션을 추가합니다.
FuncAnimation 생성자는 figure, 갱신 함수, 그 외의 파라미터를 수용합니다. 각 프레임간 20ms의 시간차가 있는 100개의 프레임으로 구성된 애니메이션에 대한 인스턴스를 만들었습니다. 애니메이션의 각 프레임마다 FuncAnimation 는 갱신 함수를 호출하고, 프레임 번호를 num (이 예에서는 0~99의 범위) 으로서 전달해 줍니다. 또한 갱신 함수의 추가적인 두 파라미터는 FuncAnimation 생성시 fargs에 넣어준 값이 됩니다.
작성한 갱신 함수는 선을 구성하는 데이터를 0 ~ num 데이터로 설정합니다 (따라서 데이터가 점진적으로 그려집니다). 그리고 약간의 재미 요소를 위해서, 각 데이터에 약간의 무작위 수를 추가하여 선이 씰룩씰룩 움직이게끔 해 주었습니다.
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.sin(x**2*25)
data = np.array([x, y])
fig = plt.figure()
line, = plt.plot([], [], "r-") # start with an empty plot
plt.axis([-1.1, 1.1, -1.1, 1.1])
plt.plot([-0.5, 0.5], [0, 0], "b-", [0, 0], [-0.5, 0.5], "b-", 0, 0, "ro")
plt.grid(True)
plt.title("Marvelous animation")
# this function will be called at every iteration
def update_line(num, data, line):
line.set_data(data[..., :num] + np.random.rand(2, num) / 25) # we only plot the first `num` data points.
return line,
line_ani = animation.FuncAnimation(fig, update_line, frames=100, fargs=(data, line), interval=67)
plt.close()
line_ani
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.sin(x**2*25)
data = np.array([x, y])
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], "r-") # start with an empty plot
ax.set_xlim(-1.1, 1.1)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.plot([-0.5, 0.5], [0, 0], "b-", [0, 0], [-0.5, 0.5], "b-", 0, 0, "ro")
ax.grid(True)
ax.set_title("Marvelous animation")
# this function will be called at every iteration
def update_line(num, data, line):
line.set_data(data[..., :num] + np.random.rand(2, num) / 25) # we only plot the first `num` data points.
return line,
line_ani = animation.FuncAnimation(fig, update_line, frames=100, fargs=(data, line), interval=67)
plt.close()
line_ani
애니메이션을 비디오로 저장
비디오로 저장하기 위해서 Matplotlib은 써드파티 라이브러리(FFMPEG 또는 ImageMagick에 의존합니다. 다음의 예는 FFMPEG를 사용하기 때문에, 이 라이브러리가 먼저 설치되어 있어야만 합니다. 애니메이션을 GIF로 저장하고 싶다면 ImageMagick이 필요할 것입니다.
Writer = animation.writers['ffmpeg']
writer = Writer(fps=15, metadata=dict(artist='Me'), bitrate=1800)
line_ani.save('my_wiggly_animation.mp4', writer=writer)
다음은 무엇을 해야할까?
이제 matplotlib의 모든 기본을 습득하셨습니다. 하지만, 그 외에도 수 많은 옵션이 있습니다. 이를 배우기위한 가장 좋은 방법은 갤러리 사이트를 방문하여 흥미로운 그래프를 골라본 다음, 코드를 주피터 노트북에 복사하고 이것저것 가지고 놀아보는 것입니다.
Visualization With Seaborn
- seaborn은 matplotlib 기반 파이썬 데이터 시각화 라이브러리이다.
- 그것은 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공한다. 플롯 스타일 및 색상 기본값에 대한 선택권을 제공하고, 일반적인 통계 플롯 유형에 대한 간단한 고급 함수를 정의하며, 팬더 데이터 프레임에서 제공하는 기능과 통합됩니다.
- Seaborn의 주요 아이디어는 통계 데이터 탐색 및 일부 통계 모델 적합에 유용한 다양한 플롯 유형을 생성하기 위한 높은 수준의 명령을 제공한다는 것입니다. ### Table of Contents
- Creating basic plots
- Line Chart
- Bar Chart
- Histogram
- Box plot
- Violin plot
- Scatter plot
- Hue semantic
- Bubble plot
- Pie Chart
- Advance Categorical plots in Seaborn
- Density plots
- Pair plots
import seaborn as sns
sns.set()
sns.set(style="darkgrid")
import numpy as np
import pandas as pd
# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
plt.rcParams['figure.figsize']=(10,10)
In this notebook we will use the Big Mart Sales Data. You can download the data from : https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-big-mart-sales-iii/download/train-file
Loading dataset
data_BM = pd.read_csv('data/bigmart_data.csv')
# drop the null values
data_BM = data_BM.dropna(how="any")
# multiply Item_Visibility by 100 to increase size
data_BM["Visibility_Scaled"] = data_BM["Item_Visibility"] * 100
# view the top results
data_BM.head()
1. Creating basic plots
Let's have a look on how can you create some basic plots in seaborn in a single line for which multiple lines were required in matplotlib.
선 그래프 (Line Plot)
- 일부 데이터 집합을 사용하면 한 변수의 변화를 시간 함수로 이해하거나 유사한 연속형 변수로 이해할 수 있습니다.
- Seaborn에서는 kind="line":을 설정하여 lineplot() 함수를 직접 또는 relplot()로 수행할 수 있습니다.
sns.lineplot(x="Item_Weight", y="Item_MRP",data=data_BM[:50]);
sns.barplot(x="Item_Type", y="Item_MRP", data=data_BM[:5])
sns.distplot(data_BM['Item_MRP'])
sns.boxplot(data_BM['Item_Outlet_Sales'], orient='vertical') # orient : 플롯의 방향(수직 또는 수평)
sns.violinplot(data_BM['Item_Outlet_Sales'], orient='vertical', color='magenta')
sns.relplot(x="Item_MRP", y="Item_Outlet_Sales", data=data_BM[:200], kind="scatter");
sns.relplot(x="Item_MRP", y="Item_Outlet_Sales", hue="Item_Type",data=data_BM[:200]); # hue : 색상
- 이전에 만든 line chart를 기억하십니까? hue semantic을 사용하면 Seaborn에 더 복잡한 선 그림을 만들 수 있다.
- 다음 예제에서는 Outlet_Size의 서로 다른 범주의 선 그림이 만들어집니다.
sns.lineplot(x="Item_Weight", y="Item_MRP",hue='Outlet_Size',data=data_BM[:150]);
sns.relplot(x="Item_MRP", y="Item_Outlet_Sales", data=data_BM[:200], kind="scatter", size="Visibility_Scaled", hue="Visibility_Scaled");
sns.relplot(x="Item_Weight", y="Item_Visibility",hue='Outlet_Size',style='Outlet_Size',col='Outlet_Size',data=data_BM[:100]);
2. Advance categorical plots in seaborn
범주형 변수의 경우 Seaborn에는 세 개의 서로 다른 과가 있습니다.
Categorical scatterplots:
- stripplot() (with kind="strip"; the default)
- swarmplot() (with kind="swarm")
Categorical distribution plots:
- boxplot() (with kind="box")
- violinplot() (with kind="violin")
- boxenplot() (with kind="boxen")
Categorical estimate plots:
- pointplot() (with kind="point")
- barplot() (with kind="bar")
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales", kind='strip',data=data_BM[:250]);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales", kind='swarm',data=data_BM[:250]);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales",kind="box",data=data_BM);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales",kind="violin",data=data_BM);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales",kind="boxen",data=data_BM);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales",kind="point",data=data_BM);
sns.catplot(x="Outlet_Size", y="Item_Outlet_Sales",kind="bar",data=data_BM);
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.kdeplot(data_BM['Item_Visibility'], shade=True);
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.kdeplot(data_BM['Item_MRP'], shade=True);
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.distplot(data_BM['Item_Outlet_Sales']);
iris = sns.load_dataset("iris")
iris.head()
샘플 간의 다차원 관계를 시각화하는 것은 sns.pairplot을 호출하는 것만큼 쉽습니다.
sns.pairplot(iris, hue='species', height=2.5);
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
penguins = sns.load_dataset("penguins")
penguins.head()
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8,4))
fig.tight_layout()
1.3 plot with matplotlib
- matplotlib 기능을 이용해서 산점도를 그립니다.
- x축은 부리 길이 bill length
- y축은 부리 위 아래 두께 bill depth
- 색상은 종species로 합니다.
- Adelie, Chinstrap, Gentoo이 있습니다.
- 두 축공간 중 왼쪽에만 그립니다.
컬러를 다르게 주기 위해 f-string 포맷을 사용했습니다.
f-string 포맷에 대한 설명은 https://blockdmask.tistory.com/429를 참고하세요
fig, axes = plt.subplots(ncols=2,figsize=(8,4))
species_u = penguins["species"].unique()
for i, s in enumerate(species_u):
axes[0].scatter(penguins["bill_length_mm"].loc[penguins["species"]==s],
penguins["bill_depth_mm"].loc[penguins["species"]==s],
c=f"C{i}", label=s, alpha=0.3)
axes[0].legend(species_u, title="species")
axes[0].set_xlabel("Bill Length (mm)")
axes[0].set_ylabel("Bill Depth (mm)")
# plt.show()
fig.tight_layout()
조금 더 간단히 그리는 방법
matplotlib는 기본적으로 Categorical 변수를 color로 바로 사용하지 못함
penguins["species_codes"] = pd.Categorical(penguins["species"]).codes
fig, axes = plt.subplots(ncols=2,figsize=(8,4))
axes[0].scatter(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", c="species_codes", alpha=0.3)
fig, axes = plt.subplots(ncols=2,figsize=(8,4))
species_u = penguins["species"].unique()
# plot 0 : matplotlib
for i, s in enumerate(species_u):
axes[0].scatter(penguins["bill_length_mm"].loc[penguins["species"]==s],
penguins["bill_depth_mm"].loc[penguins["species"]==s],
c=f"C{i}", label=s, alpha=0.3)
axes[0].legend(species_u, title="species")
axes[0].set_xlabel("Bill Length (mm)")
axes[0].set_ylabel("Bill Depth (mm)")
# plot 1 : seaborn
sns.scatterplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species", data=penguins, alpha=0.3, ax=axes[1])
axes[1].set_xlabel("Bill Length (mm)")
axes[1].set_ylabel("Bill Depth (mm)")
fig.tight_layout()
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4))
species_u = penguins["species"].unique()
# plot 0 : matplotlib + seaborn
for i, s in enumerate(species_u):
# matplotlib 산점도
axes[0].scatter(penguins["bill_length_mm"].loc[penguins["species"]==s],
penguins["bill_depth_mm"].loc[penguins["species"]==s],
c=f"C{i}", label=s, alpha=0.3
)
# seaborn 추세선
sns.regplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", data=penguins.loc[penguins["species"]==s],
scatter=False, ax=axes[0])
axes[0].legend(species_u, title="species")
axes[0].set_xlabel("Bill Length (mm)")
axes[0].set_ylabel("Bill Depth (mm)")
# plot 1 : seaborn + matplotlib
# seaborn 산점도
sns.scatterplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species", data=penguins, alpha=0.3, ax=axes[1])
axes[1].set_xlabel("Bill Length (mm)")
axes[1].set_ylabel("Bill Depth (mm)")
for i, s in enumerate(species_u):
# matplotlib 중심점
axes[1].scatter(penguins["bill_length_mm"].loc[penguins["species"]==s].mean(),
penguins["bill_depth_mm"].loc[penguins["species"]==s].mean(),
c=f"C{i}", alpha=1, marker="x", s=100
)
fig.tight_layout()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5))
# plot 0: scatter plot
sns.scatterplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", color="k", data=penguins, alpha=0.3, ax=ax, legend=False)
# plot 1: kde plot
sns.kdeplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species", data=penguins, alpha=0.5, ax=ax, legend=False)
# text:
species_u = penguins["species"].unique()
for i, s in enumerate(species_u):
ax.text(penguins["bill_length_mm"].loc[penguins["species"]==s].mean(),
penguins["bill_depth_mm"].loc[penguins["species"]==s].mean(),
s = s, fontdict={"fontsize":14, "fontweight":"bold","color":"k"}
)
ax.set_xlabel("Bill Length (mm)")
ax.set_ylabel("Bill Depth (mm)")
fig.tight_layout()
